▲인공지능 컬링로봇인 ‘컬리(Curly)’가 스톤을 릴리즈하고 있다.

평창 동계올림픽에서 국민들을 환호하게 만든 영미 신드롬의 주인공 컬링 경기를 이제는 사람을 대신해 로봇이 할 수 있다.

과학기술정보통신부(장관 유영민)는 8일 오후 2시 30분, 대한장애인체육회 이천훈련원 컬링센터에서 세계 최초의 ‘인공지능 컬링로봇 경기 시연회’를 개최하였다.

▲경기 시작전 내빈들과 춘천기계공고 컬링팀이 기념촬영을 하고 있다.

이번 시연회는 인공지능 컬링로봇과 강원도 춘천기계공고 컬링팀이 컬링 규칙을 적용하여 2엔드 경기로 진행하였다. 컬링로봇과 인간과의 컬링경기로는 세계젹으로 처음 열린 역사적인 경기였다. 경기에서는 춘천기계공고팀이 1엔드에 1점, 2엔드에서 2점을 획득해 3:0의 점수로 승리했다. 하지만 오전에 열린 1엔드 연습경기에서는 인공지능 컬링 로봇이 춘천기계공고 팀을 1:0으로 눌러 컬링 로봇의 기술력도 만만치 않음을 보여 주었다. 특히 오전 연습경기에서 로봇은 스위핑 없이 투구만 하였고 춘천기계공고팀은 스위핑까지 하였지만 결국 로봇이 승리하였다.

과기정통부는 지난해 4월 공모를 통해 컬링로봇 개발 주관기관으로 고려대, 울산과학기술원, NT로봇 등 60여명의 연구원으로 구성된 고려대학교 컨소시엄을 선정하였으며 1차년도에 인공지능 기술을 통해 최적의 컬링스톤 투구 전략을 만드는 인공지능 컬링 SW인 ‘컬브레인(CurlBrain)’과 인공지능 컬링로봇인 ‘컬리(Curly)’를 개발하였다.

▲경기장 옆에서 영상분석을 이용해 실시간 전략을 전송해주고 있는 인공지능 컬링 SW '컬브레인'

이번에 적용된 인공지능 컬링 SW 컬브레인은 작년 11월 일본 도쿄대, 도호쿠대, 호카이도대, 한국 고려대 등 10개 대학이 참여한 인공지능 컬링 SW 경진대회에서 1위를 차지하였고, 올해 3월에 개최된 경진대회에서도 일본 대학들을 누르고 우승을 차지할 만큼 뛰어난 성능을 자랑한다. 컬브레인에는 영상분석을 이용한 실시간 경기상황 인식기술과 규칙 기반의 몬테카를로 트리 탐색을 이용한 실시간 전략 추천기술이 탑재되어 있다.

▲컬링 로봇은 헤드부에 카메라를 장착하고 있어 경기 상황을 인식할 수 있다.

컬링로봇은 헤드부(Head)에 장착된 카메라를 통해 경기 상황을 인식하고, 딥러닝 학습 기반으로 투구 전략을 스스로 수립하여 빙판 위에서 경기를 수행할 수 있다. ‘스킵로봇’이 카메라를 통해 인식한 경기 영상을 전송하면, ‘컬브레인’은 이를 토대로 최적의 투구전략을 수립하며, 경기장 반대편에 위치한 ‘투구로봇’은 투구에 필요한 힘, 투구방향, 스톤 컬 회전을 제어하여 스톤을 목표지점으로 투구하는 역할을 수행한다.

▲투구를 준비하고 있는 컬링 로봇 '컬리'

참고로 ‘컬리(Curly)’는 소프트웨어와 하드웨어가 결합된 로봇이며 실시간으로 빙질이 변화하는 빙판 환경에서 경기를 수행해야 함에 따라 고도의 기술력이 필요하다. 딥러닝을 위해 국제컬링경기 1321 경기와 1만 1000 엔드, 16만 투구샷을 학습DB로 활용했다. 무게는 86kg이며, 높이는 220mm이다. 최대 2시간 30분 간 드로우(Draw), 테이크 아웃(Take-Out) 등 다양한 컬링 전략을 구사한다. 컬리의 드로우 성공률은 65%, 테이크 아웃 정확도는 80%로 국가 대표 선수들의 성공율과 비교해도 결코 뒤지지 않을 만큼 우수하다.

▲컬링로봇은 헤드부(Head)에 장착된 카메라를 통해 경기 상황을 인식하고, 딥러닝 학습 기반으로 투구 전략을 스스로 수립하여 빙판 위에서 경기를 수행할 수 있다.

일례로 구글의 ‘알파고’는 인공지능이 수립한 착수점에 사람이 바둑을 두지만, ‘컬리(Curly)’는 인공지능 SW인 ‘컬브레인’과 하드웨어인 ‘스킵·투구로봇’이 상호 연결되어 경기를 수행함에 따라 투구 힘, 방향 제어 등 하드웨어 기술력 뒷받침도 필요하다. 특히, 경기장의 온도, 습도, 정빙 정도 등에 따라 빙판이 불규칙하게 변화하는 특징이 있어, 딥러닝 기반으로 다양한 빙질 환경에 대한 학습을 통해 경기를 수행하는 것이 큰 도전이었다.

▲ 경기장 반대쪽에서 ‘스킵로봇’이 카메라를 통해 인식한 경기 영상을 전송한다.

이번 과제 실무책임자인 고려대 뇌공학과 이성환 교수는 컬리와 알파고의 차이점에 대해 "컬링은 상대의 의도를 파악하고 복잡한 전략을 정교하게 수행하기 때문에 '빙판위의 체스'라고 불린다. 최적의 전략을 선택하는 경기라는 점에서 바둑과 유사하다. 그러나 알파고는 한정된 격자 위의 착수 전략만을 수립하는 반면, 컬리는 최적 투구 전략 수립을 위해서는 빙판 위에서 스톤이 위치할 무한대의 경우의 수, 스톤 충돌, 빙질 변화, 경기 수행 능력 등을 모두 고려하여 전략을 수립해야 해 바둑보다 고려해야 할 기술적 요소가 많고 복잡하다"고 말했다.

과기정통부는 향후 이번 프로젝트에서 개발된 인공지능 핵심기술을 인공지능과 기계협업, 이동 환경에서 컴퓨터 비전 등 다양한 응용분야로 확산시킬 계획이다.

아울러 국민들의 컬링에 관심이 높아진 상황을 감안하여, 컬링 경기전략 수립 및 훈련 지원 등에 활용함으로써 스포츠 분야의 인공지능 도입·확산의 계기로 활용할 예정이다.

▲개회식에서 양환정 과기정통부 정보통신정책실장이 개회사를 하고 있다.

양환정 과기정통부 정보통신정책실장은 개회사를 통해 “세계 최초로 선보이는 인공지능 컬링로봇 ‘컬리(Curly)’는 인공지능 및 로봇공학 등의 다양한 학문이 융합된 최첨단 기술”이라고 언급하면서, “이번 시연회를 계기로 컬링의 대국민 인지도 향상 및 대중화에 기여하고, 인공지능 핵심기술 개발과 인력 양성 등에 힘쓰겠다.”라고 강조하였다.

한편, 이번 인공지능 컬링 로봇 과제에는 1차년도(2017년)에 25억, 2차년도(2018년)에 25억원 등 총 50억원이 투입될 예정이다. 1차 년도에는 인공지능 컬링 SW인 컬브레인과 스톤을 투구하는 투구로봇 및 투구전략을 수립하는 시킵 로봇 개발이 목표이고, 2차 년도에는 브룸(컬링 브러쉬)으로 빙판을 문지르는 스위퍼 로봇을 개발할 예정이다. 이를 통해 최종적으로 전문가 수준의 경기력을 갖도록 성능을 개선할 계획이다.

유일하게 로봇회사로 이번 컨소시엄에 참여한 NT로봇은 제어 프로그램과 컬리 로봇의 설계와 제작을 담당했다. 현장에서 만난 NT로봇 김경환 고문은 "이번 로봇에서는 모터와 감속기 등 핵심 부품을 100% 국산 제품으로 사용했다"며 국산 로봇 기술의 우수성에 커다란 의미를 부여하고 싶다고 밝혔다.

▲개회식에서 과제 실무책임자인 고려대 이성환 교수가 질문에 답변하고 있다.

▲과제총책임자인 고려대 설상훈 교수가 경과 보고를 하고 있다.

▲개회식에 참석한 주요 내빈들과 컨소시엄 책임자들이 함께 기념촬영을 하고 있다.

▲대회장 3층에서는 AI컬링 SW경진대회가 진행되었다.